CN112967419A - 一种可提供视野盲区视频的行车记录仪 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；预估装置被构造为基于跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；转动装置被构造为对检测装置或者跟随装置的角度进行调整；处理装置被构造为对采集的数据进行处理。本发明通过采用跟随装置与检测装置相互配合，使得对车辆行驶的过程中能够对行驶路径上的行人活着障碍物进行采集，并基于采集的数据对行人的活动意图或者路径进行预判，同时，还能对障碍物的大小或者其他参数进行预估评判。

Description

一种可提供视野盲区视频的行车记录仪

技术领域

本发明涉及汽车配件技术领域，尤其涉及一种可提供视野盲区视频的行车记录仪。

背景技术

很多高配置汽车都辅助增加了行车记录、避障报警和倒车雷达功能，很多低配置汽车通过安装行车记录仪、车距测定仪等设备，但行车记录仪、车距测定仪等设备性能如何，没有确定的装置检测，在行车记录仪、车距测定仪等设备的出厂性能检测难以符合市场需求。

如CN107049718B现有技术公开了一种避障装置，通过摄像头装置捕获到使用者与前方障碍物的距离，当距离障碍物一定距离时以警报提醒用户。但Cloudmind导盲头盔需要非常高规格的处理单元和图像采样装置来实现图像检测功能，对于入门用户较难接受，且图像识别的错误率可能成为问题。经过大量检索发现存在的现有技术如KR101985364B1、EP2482852B1和US08574396B1，所谓车辆盲区是指驾驶员位于正常驾驶座位置，其视线被车体遮挡而不能直接观察到的那部分区域。简言之，驾驶员坐在驾驶座上驾驶的时候，观察不到的范围就叫车辆盲区。日常交通中，由于车辆盲区导致的事故数量较多，尤其是对于大型车辆比如公交车、货车、特种车辆等更是非常容易因为车辆盲区而发生交通事故。因此，如何在车辆行驶过程中自动对车辆盲区进行障碍物检测并进行障碍物告警尤为重要。

为了解决本领域普遍存在检测不准确、缺乏预测、识别错误率高、底面障碍物无法识别、行驶过程存在数据丢失和无法对障碍跟踪等等问题，作出了本发明。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前行车记录仪监控所存在的不足，提出了一种可提供视野盲区视频的行车记录仪。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，所述行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，所述检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；所述跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；所述预估装置被构造为基于所述跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；所述转动装置被构造为对所述检测装置或者所述跟随装置的角度进行调整；所述预警装置被构造为基于所述预估装置、所述检测装置和所述跟随装置的数据触发预警信号；所述处理装置被构造为对采集的数据进行处理。

可选的，所述检测装置包括检测机构和调整机构；所述调整机构被构造为对所述检测机构的检测角度进行微调；所述检测机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行检测；所述检测机构包括检测探头、数据采集单元和支撑座，所述数据采集单元被构造为与所述检测探头连接，并对所述检测探头的数据进行采集；所述调整机构包括若干个动作件和调整驱动机构，所述调整驱动机构被构造为对各个所述动作件驱动连接；各个所述动作件的一端与所述检测探头连接，各个所述动作件的另一端与所述支撑座垂直固定连接。

可选的，所述跟随装置包括跟随机构和融合机构，所述融合机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的检测角度进行快速响应；所述跟随机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行跟随；所述跟随机构包括捕捉探头、转向构件和动作识别单元，所述捕捉探头被构造为对所述车辆周围的物体的移动路径进行检测；所述转向构件被构造为对所述捕捉探头转动的方向进行驱动；所述动作识别单元被构造为基于所述捕捉探头检测的数据进行动作或者路径识别。

可选的，所述预估装置包括障碍模型库、障碍采集件和边沿识别机构，所述障碍采集件被构造对所述检测装置采集的障碍物进行识别，并对所述障碍物进行提取；所述边沿识别机构被构造为对采集障碍物的边沿进行识别，并对障碍物中的障碍进行优化；所述障碍模型库被构造为存储各种障碍模型，并实时与所述边沿识别机构识别的数据进行对比，若识别的障碍与特定的障碍相同，则触发在对所述障碍模型的进一步的识别。

可选的，所述转动装置包括转动机构和感应机构，所述转动机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的角度进行检测；所述感应机构被构造为对所述转动机构的转动的角度进行检测；所述转动机构包括转动座、转动驱动机构和转动构件，所述转动构件被构造为与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述驱动部被构造为与所述转动座驱动连接；所述转动座被构造为与所述检测装置和所述跟随装置连接。

可选的，所述预警装置包括预警机构和制动机构，所述制动机构被构造为基于所述预警机构的信号提示驾驶人员或者驾驶系统进行制动操作；所述预警机构被构造为识别所述检测装置、所述跟随装置和所述预估装置的数据，并触发预警信号。

可选的，所述处理装置包括处理机构和信号调理机构，所述信号调理机构被构造为对所述检测装载和所述感应装置的数据进行调理；所述处理机构被构造为基于所述信号调理机构的调理数据，触发对所述车辆前进过程的数据采集或处理；所述处理机构包括路径规划单元和判断单元，所述路径规划单元被构造为对所述车辆的移动路径进行规划；所述判断单元被构造为基于所述车辆位置的移动趋势进行判断，并调整所述检测装置的检测路径的角度。

可选的，所述预警机构包括使用车辆的行车道信息来定义警告区域，所述警告区域包括盲点警告，所述盲点警告被构造为对所述车辆的相邻的车道进行盲点预警；所述行车道信息包括行车道所在的行车道中的位置和与所述车辆行车道相邻的车道。

可选的，所述处理机构还被构造为接收检测装置或者所述跟随装置的检测图像数据并通过卷积堆栈处理图像以获得特征图；通过感兴趣区域网络处理特征图以获得特征参数；根据预先确定的模型置信度阈值，通过过滤块的滚动进行过滤，以获得最终的滚动方向；通过图像识别网络处理障碍物或者盲区，以获得障碍物或者盲区的预测图像识别序列。

可选的，所述盲点警告包括响应于警告区域的信息提供盲点警告，且所述警告区域被定义为小于提供对象信息的对象检测的检测区域。

本发明所取得的有益效果是：

1.通过采用预警装置与处理装置进行配合使用，通过处理装置对检测装置和跟随装置采集的数据进行处理，并触发对车辆行驶过程中的实时的预警；

2.通过采用检测机构与调整机构的配合，使得检测机构在检测的过程中能够在调整机构的调整操作下实现不同角度的转换的操作；

3.通过采用跟随装置与检测装置相互配合，使得对车辆行驶的过程中能够对行驶路径上的行人活着障碍物进行采集，并基于采集的数据对行人的活动意图或者路径进行预判，同时，还能对障碍物的大小或者其他参数进行预估评判；

4.通过采用感应构件对车辆行驶过程的人物活动范围进行检测，使得捕捉探头能够基于感应构件的感应操作对整个装置进行高效的动作；

5.通过采用障碍采集件被构造为对模型库进行配合使用，用于对采集的图像数据进行采集，并由障碍采集件对图像中的数据进行识别，若障碍采集件识别出与存储在障碍物模型库中的物品一致时，则会触发对模型的实时的监控；

6.通过采用通过边沿识别机构对障碍物的边沿的优化或者识别，使得对障碍物的识别及预警能够能更准确和可靠；

7.通过采用对处理器对检测装置和跟随装置的控制，使得检测装置和跟随装置能够对车辆的转弯的过程进行监控，并在遇到危险时，触发对驾驶人员的预警信号。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明的控制流程示意图。

图2为所述行车记录仪的结构示意图。

图3为所述调整机构的结构示意图。

图4为所述行车记录仪的示意图。

图5为所述控制面板的结构示意图。

图6为本发明的应用场景示意图之一。

图7为所获是偏移机构的结构示意图。

图8为所述偏移机构的部分剖视示意图。

附图标号说明：1-检测探头；2-捕捉探头；3-支撑座；4-动作件；5-限位环；6-限位腔；7-位置矫正构件；8-动作驱动机构；9-动作杆；10-固定座；11-行车记录仪；12-调整旋钮；13-检测调节按钮；14-随动调节按钮；15-控制面板。

具体实施方式

为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统.方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统.方法.特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”.“下”.“左”.“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位.以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一：一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，所述行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，所述检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；所述跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；所述预估装置被构造为基于所述跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；所述转动装置被构造为对所述检测装置或者所述跟随装置的角度进行调整；所述预警装置被构造为基于所述预估装置、所述检测装置和所述跟随装置的数据触发预警信号；所述处理装置被构造为对采集的数据进行处理；

进一步的，所述检测装置包括检测机构和调整机构；所述调整机构被构造为对所述检测机构的检测角度进行微调；所述检测机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行检测；所述检测机构包括检测探头、数据采集单元和支撑座，所述数据采集单元被构造为与所述检测探头连接，并对所述检测探头的数据进行采集；所述调整机构包括若干个动作件和调整驱动机构，所述调整驱动机构被构造为对各个所述动作件驱动连接；各个所述动作件的一端与所述检测探头连接，各个所述动作件的另一端与所述支撑座垂直固定连接；

进一步的，所述跟随装置包括跟随机构和融合机构，所述融合机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的检测角度进行快速响应；所述跟随机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行跟随；所述跟随机构包括捕捉探头、转向构件和动作识别单元，所述捕捉探头被构造为对所述车辆周围的物体的移动路径进行检测；所述转向构件被构造为对所述捕捉探头转动的方向进行驱动；所述动作识别单元被构造为基于所述捕捉探头检测的数据进行动作或者路径识别；

进一步的，所述预估装置包括障碍模型库、障碍采集件和边沿识别机构，所述障碍采集件被构造对所述检测装置采集的障碍物进行识别，并对所述障碍物进行提取；所述边沿识别机构被构造为对采集障碍物的边沿进行识别，并对障碍物中的障碍进行优化；所述障碍模型库被构造为存储各种障碍模型，并实时与所述边沿识别机构识别的数据进行对比，若识别的障碍与特定的障碍相同，则触发在对所述障碍模型的进一步的识别；

进一步的，所述转动装置包括转动机构和感应机构，所述转动机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的角度进行检测；所述感应机构被构造为对所述转动机构的转动的角度进行检测；所述转动机构包括转动座、转动驱动机构和转动构件，所述转动构件被构造为与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述驱动部被构造为与所述转动座驱动连接；所述转动座被构造为与所述检测装置和所述跟随装置连接；

进一步的，所述预警装置包括预警机构和制动机构，所述制动机构被构造为基于所述预警机构的信号提示驾驶人员或者驾驶系统进行制动操作；所述预警机构被构造为识别所述检测装置、所述跟随装置和所述预估装置的数据，并触发预警信号；

进一步的，所述处理装置包括处理机构和信号调理机构，所述信号调理机构被构造为对所述检测装载和所述感应装置的数据进行调理；所述处理机构被构造为基于所述信号调理机构的调理数据，触发对所述车辆前进过程的数据采集或处理；所述处理机构包括路径规划单元和判断单元，所述路径规划单元被构造为对所述车辆的移动路径进行规划；所述判断单元被构造为基于所述车辆位置的移动趋势进行判断，并调整所述检测装置的检测路径的角度；

进一步的，所述预警机构包括使用车辆的行车道信息来定义警告区域，所述警告区域包括盲点警告，所述盲点警告被构造为对所述车辆的相邻的车道进行盲点预警；所述行车道信息包括行车道所在的行车道中的位置和与所述车辆行车道相邻的车道；

进一步的，所述处理机构还被构造为接收检测装置或者所述跟随装置的检测图像数据并通过卷积堆栈处理图像以获得特征图；通过感兴趣区域网络处理特征图以获得特征参数；根据预先确定的模型置信度阈值，通过过滤块的滚动进行过滤，以获得最终的滚动方向；通过图像识别网络处理障碍物或者盲区，以获得障碍物或者盲区的预测图像识别序列；

进一步的，所述盲点警告包括响应于警告区域的信息提供盲点警告，且所述警告区域被定义为小于提供对象信息的对象检测的检测区域。

实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进；提供一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，所述行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，所述检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；所述跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；所述预估装置被构造为基于所述跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；所述转动装置被构造为对所述检测装置或者所述跟随装置的角度进行调整；所述预警装置被构造为基于所述预估装置、所述检测装置和所述跟随装置的数据触发预警信号；所述处理装置被构造为对采集的数据进行处理；所述处理器分别与所述检测装置、所述跟随装置、所述预估装置、所述转动装置、所述预警装置和处理装置控制连接，并基于所述处理器的集中控制下对各个装置进行集中的控制；所述检测装置与所述跟随装置相互配合，使得所述车辆的在运行的过程中能够对行进方向的数据进行采集；保证所述车辆在行驶的过程中能够对所述车辆的盲点和障碍能够进行检测并进行预估；所述预估装置与所述预警装置相互配合使用，使得所述车辆在运行的过程中能够对行驶路径上的障碍或者盲区进行预估，使得所述车辆在进行移动的过程中，能够对所述车辆行驶的得到保证；另外，所述转动装置与所述检测装置、所述跟随装置之间进行配合使用，使得所述车辆在行进的过程中，能够实时的对障碍物进行跟踪，并对所述障碍物与所述车辆行驶路径的预测，同时，触发对所述障碍物移动路径的预测或者预估；所述预警装置与所述处理装置进行配合使用，通过所述处理装置对所述检测装置和所述跟随装置采集的数据进行处理，并触发对所述车辆行驶过程中的实时的预警；所述行车记录仪还包括控制面板和调节单元，所述调节单元被构造为对所述检测装置和所述跟随装置的检测灵敏度进行调整；所述调节单元包括随动调节按钮和检测调节按钮，且所述随动调节按钮与所述检测调节按分别对应设置在所述检测装置和所述随动装置上顶部，且所述处理器接收所述随动调节按钮的输入，并响应对所述随动装置的灵敏度等参数进行调整；同理，所述检测调节按钮与所述处理器连接，所述处理器基于所述检测调节按钮对所述检测装置的检测参数进行调整，同时，所述检测装置响应对所述检测调节按钮的调整；另外，所述行车记录仪的本体上还设有对所述检测装置或者所述随动装置的检测焦距进行调整的调整旋钮，所述调整旋钮被构造为对所述检测装置的检测探头或所述随动装置的捕捉探头的检测焦距进行调整；

所述检测装置包括检测机构和调整机构；所述调整机构被构造为对所述检测机构的检测角度进行微调；所述检测机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行检测；所述检测机构包括检测探头、数据采集单元、支撑座和限位环，所述数据采集单元被构造为与所述检测探头连接，并对所述检测探头的数据进行采集；所述调整机构包括若干个动作件和调整驱动机构，所述调整驱动机构被构造为对各个所述动作件驱动连接；各个所述动作件的一端与所述检测探头连接，各个所述动作件的另一端与所述支撑座垂直固定连接；所述限位环被构造为对所述检测探头嵌套并对所述检测探头进行支撑；所述限位环被构造为与所述检测探头嵌套，并固定在所述检测探头朝向所述动作件的一侧，同时，各个所述动作件的一端与所述限位环连接；所述动作件的另一端与所述支撑座连接；所述限位环被构造为对整个所述检测探头进行支撑，且在移动的过程中整个所述检测探头能够实现移动或者偏移的操作；

所述检测机构与所述调整机构的配合，使得所述检测机构在检测的过程中能够在所述调整机构的调整操作下实现不同角度的转换的操作；另外，所述检测探头包括但是不局限于以下列举的几种：视觉传感器、检测相机、摄像机和检测雷达等用于检测车辆行驶路径遇到的各个行人或者障碍物及；所述调整机构通过各个所述动作件与所述检测探头进行连接，且各个所述检测件通过所述调整驱动机构的驱动操作对所述检测探头的检测角度进行调整，使得整个检测的角度能够进行高效的转换；所述调整机构还包括基准构件，所述基准构件被构造为对所述检测探头的偏移的角度进行检测；各个所述动作件呈圆环形分布，且各个动作件的一端与所述检测探头连接，各个所述动作杆的另一端与所述支撑座垂直固定连接，并且所述调整驱动机构与各个所述动作杆驱动连接；各个所述动作件之间相互配合，使得随时检测探头能够朝向任意一侧进行偏移，且在偏移的过程中，各个所述动作件的伸出的距离能依据设定的规则伸出距离进行动作；在本实施例中，各个所述调整机构还包括位置标记件和伸出距离检测件；各个所述位置标记件和所述伸出距离检测件分别对应设置在各个所述动作件上，且各个所述动作件对应唯一一个所述位置标记件，另外，当所述处理器需要对某一标号的动作件进行动作时，则会通过所述调整驱动机构对该标号对应的所述动作件进行驱动，使其伸出或者缩回设定的长度；同时，在上述的过程中，所述伸出检测件实时对各个所述动作杆进行实时的检测，使得所述动作杆的伸出的长度能够精准的对应设定的数值；此外，所述基准构件包括基准检测件和校准件，所述基准检测件与所述校准件相互配合使用，所述校准件设置在所述检测探头上，所述基准检测件设置在所述支撑座上且朝向所述校准件的一侧，并用于对所述基准检测件进行校准的操作；另外，在所述校准件在所述调整机构进行动作的过程中，带动所述检测探头的偏移，使得所述基准检测件能够对所述检测探头的偏移的角度进行检测；在本实施例中，所述校准构件和各个所述动作件、所述调整驱动机构之间形成一个闭环反馈，当所述校准构件检测到所述检测探头偏转的角度与设定的角度一致后，就会把该信号与所述处理器进行传输，并由所述处理器对所述调整驱动机构进行控制；

所述跟随装置包括跟随机构和融合机构，所述融合机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的检测角度进行快速响应；所述跟随机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行跟随；所述跟随机构包括捕捉探头、转向构件和动作识别单元，所述捕捉探头被构造为对所述车辆周围的物体的移动路径进行检测；所述转向构件被构造为对所述捕捉探头转动的方向进行驱动；所述动作识别单元被构造为基于所述捕捉探头检测的数据进行动作或者路径识别；所述跟随装置与所述检测装置相互配合，使得对所述车辆行驶的过程中能够对行驶路径上的行人活着障碍物进行采集，并基于采集的数据对行人的活动意图或者路径进行预判，同时，还能对所述障碍物的大小或者其他参数进行预估评判；所述跟随机构与所述融合机构之间相互配合，使得所述行人和所述障碍物进行跟随，保证所述车辆在移动的过程中能够在车辆的移动或者行驶的过程中，存在相互的位移，通过所述跟随机构的操作，提升对盲区以及视频监控的高效且准确性；所述跟随装置还包括支撑机构，所述支撑机构被构造为对所述检测装置和所述跟随机构进行支撑，使得所述检测装置和所述跟随机构在进行检测或者数据的采集的过程中能够进行数据之间的交互，同时，还能够对同一人或者障碍物进行跟随或者检测；所述支撑机构包括一组支撑腔和固定构件，所述固定构件被构造为设有供一组所述支撑腔容纳的空腔；所述检测装置和所述跟随机构均对应设置在一组所述支撑腔中；所述固定构件用于对整个记录仪进行固定，在使用的过程中，可以通过卡接、粘接或者其他形式固定在所述车辆行驶方向的前端或者后端，用于对所述车辆进行预警和监控等操作；在本实施例中，所述融合机构还能够对连通所述跟随机构与所述检测机构之间的配合，使得所述检测机构和所述跟随机构在检测的过程中能够相互协同配合，保证对所述车辆的运行的过程中能够进行高效的动作，并警示所述操作人员或者驾驶人员进行及时的动作，降低事故的发放概率；所述跟随机构的所述捕捉探头在进行捕捉的过程中，需要基于在移动的过程中，对所述车辆的运行的方向进行实时的监控，并捕捉相遇的各个物品，并基于人或者物对其进行充分的捕捉，检测其移动的路径、方向和速度等参数；另外，所述跟随机构还包括感应构件，所述感应构件被构造为对所述车辆行驶过程的人物活动范围进行检测，使得所述捕捉探头能够基于所述感应构件的感应操作对整个装置进行高效的动作；另外，所述感应构件与所述捕捉探头进行配合使用，并基于所述感应构件检测的人或者物品移动的方向进行实时的监视，同时，触发对所述捕捉构件跟踪跟随的效果；所述捕捉探头包括但是不局限于以下列举的几种：感应雷达、红外传感器、距离传感器和超声波传感器等常用与检测人或者物品移动的检测器件；

所述随动装置还包括偏移机构，所述偏移机构被构造为对所述随动机构的检测角度进行调整；所述偏移机构包括固定座、限位腔、动作构件和位置矫正构件，所述限位腔设置在所述固定座的一侧，并与所述限位腔进行支撑；所述位置矫正构件被构造为对所述捕捉探头的偏移的角度进行检测，同时，所述位置矫正构件在进行偏移的过程中，会把所述捕捉探头的偏移的角度与所述处理器进行传输，并由所述处理器对所述障碍物的位置进行感应并生成相应的障碍数据；所述捕捉探头设置在所述限位腔中，所述限位腔设置为U型结构；所述动作构件被构造为对所述捕捉探头的偏移角度进行驱动，且用于对所述障碍物的位置的转换进行跟随；在本实施例中，所述动作构件设置为高灵敏度，即：跟随所述障碍物的变换而快速的动作；所述动作构件包括动作杆和动作驱动机构，所述动作构件设置在所述限位腔的底部，并且所述动作杆的一端与所述动作驱动机构驱动连接，所述动作杆的另一端贯穿所述限位腔的底部朝着远离所述U型结构的一侧垂直伸出，且动作杆的端部与所述捕捉探头驱动连接；

所述预估装置包括障碍模型库、障碍采集件和边沿识别机构，所述障碍采集件被构造对所述检测装置采集的障碍物进行识别，并对所述障碍物进行提取；所述边沿识别机构被构造为对采集障碍物的边沿进行识别，并对障碍物中的障碍进行优化；所述障碍模型库被构造为存储各种障碍模型，并实时与所述边沿识别机构识别的数据进行对比，若识别的障碍与特定的障碍相同，则触发在对所述障碍模型的进一步的识别；所述预估装置用于对所述检测装置或者所述跟随装置捕获的图像数据进行处理，处理图像的边沿和图像的主体位置；在本实施例中，所述障碍模型库用于对所述车辆行驶过程中的各个障碍物的主体形状进行存储，并配合所述检测装置与所述跟随装置对所述障碍物进行采集；所述障碍采集件被构造为对所述模型库进行配合使用，用于对采集的图像数据进行采集；并由所述障碍采集件对图像中的数据进行识别，若所述障碍采集件识别出与存储在所述障碍物模型库中的物品一致时，则会触发对模型的实时的监控的效果；另外，所述边沿识别机构还被构造为对识别的边沿进行优化，并把该反馈信号实时对所述跟随装置进行反馈，使得所述跟随装置或者所述检测装置能够对所述障碍物进行数据的再次采集；通过所述边沿识别机构对所述障碍物的边沿的优化或者识别，使得对所述障碍物的识别及预警能够能更准确和可靠；

所述转动装置包括转动机构和感应机构，所述转动机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的角度进行检测；所述感应机构被构造为对所述转动机构的转动的角度进行检测；所述转动机构包括转动座、转动驱动机构和转动构件，所述转动构件被构造为与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述驱动部被构造为与所述转动座驱动连接；所述转动座被构造为与所述检测装置和所述跟随装置连接；所述移动装置分别与所述跟随装置和所述检测装置相互配合使用，使得所述检测装置在检测的过程中能够对所述检测装置或者所述跟随装置的转动的角度进行实时的转动；另外，所述转动机构与所述感应机构之间相互配合，使得所述转动机构、所述感应机构和所述处理器之间形成一个闭环反馈，所述感应机构实时对所述检测机构的转动的角度进行检测，使得所述转动机构的转动的方向和角度均能够实时的进行监控；所述感应机构包括感应件、容纳腔和偏移构件，所述感应件被构造为与所述偏移构件连接形成感应部，所述感应部被构造为设置在所述容纳腔中，所述容纳腔与所述感应部适配，所述感应件在检测的过程中，通过所述偏移构件对检测的角度进行设置，使得所述感应部的检测位置能够准确的就确定；所述偏移构件与所述处理器控制连接，并基于设定的角度固定在该位置，并对消除该位置的检测盲区，使得车辆的四周均能对被检测出来；所述偏移构件包括偏移座和偏移驱动机构，所述偏移座被构造为与所述偏移驱动机构驱动连接，并基于所述偏移驱动机构的驱动使得所述偏移座移动到最佳的检测位置；

所述预警装置包括预警机构和制动机构，所述制动机构被构造为基于所述预警机构的信号提示驾驶人员或者驾驶系统进行制动操作；所述预警机构被构造为识别所述检测装置、所述跟随装置和所述预估装置的数据，并触发预警信号；所述预警机构与所述制动机构相互配合，用于提示驾驶人员对前方路况的状态，同时，基于所述预警机构的预警信号触发对所述制动机构的制动，有效防护所述车辆的行车安全；所述预警机构包括使用车辆的行车道信息来定义警告区域，所述警告区域包括盲点警告，所述盲点警告被构造为对所述车辆的相邻的车道进行盲点预警；所述行车道信息包括行车道所在的行车道中的位置和与所述车辆行车道相邻的车道；所述盲点警告包括响应于警告区域的信息提供盲点警告，且所述警告区域被定义为小于提供对象信息的对象检测的检测区域；在对所述车辆的移动或者转向的过中，需要对通过对所述处理器对所述检测装置和所述跟随装置的控制，使得所述检测装置和所述跟随装置能够对所述车辆的转弯的过程进行监控，并在遇到危险时，触发对所述驾驶人员的预警信号；

所述处理装置包括处理机构和信号调理机构，所述信号调理机构被构造为对所述检测装载和所述感应装置的数据进行调理；所述处理机构被构造为基于所述信号调理机构的调理数据，触发对所述车辆前进过程的数据采集或处理；所述处理机构包括路径规划单元和判断单元，所述路径规划单元被构造为对所述车辆的移动路径进行规划；所述判断单元被构造为基于所述车辆位置的移动趋势进行判断，并调整所述检测装置的检测路径的角度；所述处理机构与所述信号调理机构之间相互配合使用，使得对所述检测装置和所述跟随装置的数据进行采集，并基于采集的数据进行处理，保证整个记录仪能够兼顾监控和预警的操作；所述处理机构还对所述车辆的移动的方向进行路径的规划，并基于所述车辆移动的转向指示对所述车辆进行实时的监控；所述判断单元被构造为对所述车辆的转向或者所述车辆的制动信息进行判断，当所述车辆处于转向操作时，所述处理装置就会调用所述检测装置或者所述跟随装置的数据对转向的数据进行采集，使得所述车辆在进行转向的过程中能准确实时的对所述车辆的视觉盲区进行采集，防止所述车辆的视觉盲区最大限度的消除；同时，所述车辆触发对所述路径规划单元的路径规划操作后，把该路径的方向通过所述处理器进行处理，所述处理器接收到该信号后，通过控制所述检测装置和所述跟随装置的数据，对移动路径上的障碍物进行检测，并实时提供预警信息，有效保护所述车辆的行车安全；

所述处理机构还被构造为接收检测装置或者所述跟随装置的检测图像数据并通过卷积堆栈处理图像以获得特征图；通过感兴趣区域网络处理特征图以获得特征参数；根据预先确定的模型置信度阈值，通过过滤块的滚动进行过滤，以获得最终的滚动方向；通过图像识别网络处理障碍物或者盲区，以获得障碍物或者盲区的预测图像识别序列；通过图像识别网络处理最终障碍物，以获得最终障碍物的预测图像识别序列；通过所述检测装置和所述感应装置的配合使用，用于对所述图像数据进行采集，并基于采集的所述图像的数据，充分的对所述图像进行图像特征的提取；同时配合机器视觉与神经网络的配合，对所述图像特征进行输入；在卷积堆栈中，从感兴趣区域网络中较早的位置提取的特征倾向于具有较高的图像分辨率；用于每个感兴趣区域中的图像识别的技术可以是根据感兴趣区域裁剪输入图像，并使用该图像裁剪作为图像处理特征的识别堆栈的输入；相反，识别神经网络可以使用从卷积堆栈生成的特征作为图像处理特征的输入；具体地，如上所述，图像数据的特征图可以被输入到感兴趣区域，并且感兴趣区域的输出可以被输入到识别栈；因此，识别栈可以接收更丰富的特征集，使得整个系统具有更快地完成识别任务并且减少资源消耗；另外，在本实施例中，所所述卷积堆栈在处理图像数据或者对所述图像的处理特征进行处理的过程中，卷积捕获每个水平步长预测识别序列所需的特征，另外，卷积的输出可以被压缩以减小一个的维度，使得对所述图像的识别能够被增大，用于对更多的应用场景。

实施例三：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进；提供一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，所述行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，所述检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；所述跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；所述预估装置被构造为基于所述跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；所述转动装置被构造为对所述检测装置或者所述跟随装置的角度进行调整；所述预警装置被构造为基于所述预估装置、所述检测装置和所述跟随装置的数据触发预警信号；所述处理装置被构造为对采集的数据进行处理；所述处理器分别与所述检测装置、所述跟随装置、所述预估装置、所述转动装置、所述预警装置和处理装置控制连接，并基于所述处理器的集中控制下对各个装置进行集中的控制；所述检测装置与所述跟随装置相互配合，使得所述车辆的在运行的过程中能够对行进方向的数据进行采集；保证所述车辆在行驶的过程中能够对所述车辆的盲点和障碍能够进行检测并进行预估；所述预估装置与所述预警装置相互配合使用，使得所述车辆在运行的过程中能够对行驶路径上的障碍或者盲区进行预估，使得所述车辆在进行移动的过程中，能够对所述车辆行驶的得到保证；另外，所述转动装置与所述检测装置、所述跟随装置之间进行配合使用，使得所述车辆在行进的过程中，能够实时的对障碍物进行跟踪，并对所述障碍物与所述车辆行驶路径的预测，同时，触发对所述障碍物移动路径的预测或者预估；所述预警装置与所述处理装置进行配合使用，通过所述处理装置对所述检测装置和所述跟随装置采集的数据进行处理，并触发对所述车辆行驶过程中的实时的预警；

所述预估装置包括障碍模型库、障碍采集件和边沿识别机构，所述障碍采集件被构造对所述检测装置采集的障碍物进行识别，并对所述障碍物进行提取；所述边沿识别机构被构造为对采集障碍物的边沿进行识别，并对障碍物中的障碍进行优化；所述障碍模型库被构造为存储各种障碍模型，并实时与所述边沿识别机构识别的数据进行对比，若识别的障碍与特定的障碍相同，则触发在对所述障碍模型的进一步的识别；所述预估装置用于对所述检测装置或者所述跟随装置捕获的图像数据进行处理，处理图像的边沿和图像的主体位置；在本实施例中，所述障碍模型库用于对所述车辆行驶过程中的各个障碍物的主体形状进行存储，并配合所述检测装置与所述跟随装置对所述障碍物进行采集；所述障碍采集件被构造为对所述模型库进行配合使用，用于对采集的图像数据进行采集；并由所述障碍采集件对图像中的数据进行识别，若所述障碍采集件识别出与存储在所述障碍物模型库中的物品一致时，则会触发对模型的实时的监控的效果；另外，所述边沿识别机构还被构造为对识别的边沿进行优化，并把该反馈信号实时对所述跟随装置进行反馈，使得所述跟随装置或者所述检测装置能够对所述障碍物进行数据的再次采集；通过所述边沿识别机构对所述障碍物的边沿的优化或者识别，使得对所述障碍物的识别及预警能够能更准确和可靠；

所述边沿识别机构包括模型分析单元和图像分割单元，所述模型分析单元被构造为对所述检测装置和所述跟随装置采集的数据进行采集；并对采集的视频数据或者图片数据进行模型的搭建，并配合所述图像分割单元对所述视频数据或者所述图片数据进行特征图或者截面图的划分；所述图像分割单元被构造为对所述图像数据或者视频数据进行处理；

另外，行车记录仪还包括数据库，所述数据库被构造为对所述障碍物的各种形状进行存储，并基于所述检测装置和所述跟随装置的检测，比对所述数据库中存储的模型；所述数据库中存储有多个不同的模型，用于所述车辆在运行的过程中，遇到或监控的各种模型数据；对于多个模型中的每一个，由处理器并使用相应的模型来生成图像内对象的边界预测，其中，每个边界预测包括多个边界预测部分，并且多个模型中的每个模型包括独特的模式；在对所述检测装置和所述跟随装置采集的图像数据和视频数据进行处理时，需要由处理器并基于针对多个模型中的每个模型的边界预测来生成针对图像内的对象的边沿预测，该边沿预测包括多个边沿预测部分，每个边沿预测部分对应于以下每个边界预测的多个边界预测部分；对于多个边沿预测部分中的每一个，由处理器并基于各个边沿预测部分与边界预测的对应边界预测部分之间的比较，确定各个边沿预测部分的置信度，并由处理器输出并显示在显示装置上，用于多个边沿预测部分中的每个的图形指示，其中每个边沿预测部分具有指示各个边沿预测部分的置信度的视觉特性；在本实施例中，所述模型包括机器学习模型、深度学习模型、模式识别模型、计算机视觉模型和参数修改模型中的任意一个；对于多个所述模型中的每一个，由所述处理器并基于各个边沿预测部分与所述边界预测的对应的边界预测部分之间的比较来确定各个模型的边沿的扩展，用于对所述模型进行精准的识别；由处理器并基于边界预测的每个对应边界预测部分的边沿的扩展来确定各个边沿预测部分的置信度；

其中，确定边界预测的每个对应边界预测部分的扩展包括：由处理器并使用边沿预测部分和边界预测的每个对应的边界预测部分来创建预测分布，其中边沿预测部分作为预测分布的平均值；所述处理器为边界预测的每个对应的边界预测部分确定标准偏差；所述处理器将边界预测的每个对应边界预测部分的置信度分数确定为远离边沿预测的多个标准偏差，并根据所述置信度的分数作为相应各个边界预测部分的标准偏差；所述处理器确定第一边界预测的第一对应边界预测部分的扩展超过所述预测分布的偏差阈值，所述第一边界预测与所述多个模型中的第一模型相关联；所述处理器从多个所述模型中去除所述第一模型以生成模型的子集，另外，在处理的过程中，所述处理器仅使用模型子集重新计算至少相应的边沿预测部分；其中偏差阈值包括用户定义的阈值或默认阈值之一，同时，由所述处理器确定相应模型的权重；另外，所述处理器基于边界预测的相应边界预测部分和多个模型中每个模型的权重来生成边沿预测，作为针对图像内对象的加权边沿预测；在其他的实施例中，也可以通过采用阴影对比对所述障碍物的大小进行判断，并基于所述检测装置与所述跟随装置的大小的判断对所述车辆的运行进行精准的提供预警。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

综上所述，本发明的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，通过采用预警装置与处理装置进行配合使用，通过处理装置对检测装置和跟随装置采集的数据进行处理，并触发对车辆行驶过程中的实时的预警；通过采用检测机构与调整机构的配合，使得检测机构在检测的过程中能够在调整机构的调整操作下实现不同角度的转换的操作；通过采用跟随装置与检测装置相互配合，使得对车辆行驶的过程中能够对行驶路径上的行人活着障碍物进行采集，并基于采集的数据对行人的活动意图或者路径进行预判，同时，还能对障碍物的大小或者其他参数进行预估评判；通过采用感应构件对车辆行驶过程的人物活动范围进行检测，使得捕捉探头能够基于感应构件的感应操作对整个装置进行高效的动作；通过采用障碍采集件被构造为对模型库进行配合使用，用于对采集的图像数据进行采集，并由障碍采集件对图像中的数据进行识别，若障碍采集件识别出与存储在障碍物模型库中的物品一致时，则会触发对模型的实时的监控；通过采用通过边沿识别机构对障碍物的边沿的优化或者识别，使得对障碍物的识别及预警能够能更准确和可靠；通过采用对处理器对检测装置和跟随装置的控制，使得检测装置和跟随装置能够对车辆的转弯的过程进行监控，并在遇到危险时，触发对驾驶人员的预警信号。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述行车记录仪包括检测装置、跟随装置、预估装置、转动装置、预警装置、处理装置和处理器，所述检测装置被构造为对车辆的行驶方向的数据进行采集；所述跟随装置被构造为对行驶路径上的物品进行跟随；所述预估装置被构造为基于所述跟随装置的确定信号，对障碍物或者盲区进行预估；所述转动装置被构造为对所述检测装置或者所述跟随装置的角度进行调整；所述预警装置被构造为基于所述预估装置、所述检测装置和所述跟随装置的数据触发预警信号；所述处理装置被构造为对采集的数据进行处理。

2.如权利要求1所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述检测装置包括检测机构和调整机构；所述调整机构被构造为对所述检测机构的检测角度进行微调；所述检测机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行检测；所述检测机构包括检测探头、数据采集单元和支撑座，所述数据采集单元被构造为与所述检测探头连接，并对所述检测探头的数据进行采集；所述调整机构包括若干个动作件和调整驱动机构，所述调整驱动机构被构造为对各个所述动作件驱动连接；各个所述动作件的一端与所述检测探头连接，各个所述动作件的另一端与所述支撑座垂直固定连接。

3.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述跟随装置包括跟随机构和融合机构，所述融合机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的检测角度进行快速响应；所述跟随机构被构造为对所述车辆的行驶方向进行跟随；所述跟随机构包括捕捉探头、转向构件和动作识别单元，所述捕捉探头被构造为对所述车辆周围的物体的移动路径进行检测；所述转向构件被构造为对所述捕捉探头转动的方向进行驱动；所述动作识别单元被构造为基于所述捕捉探头检测的数据进行动作或者路径识别。

4.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述预估装置包括障碍模型库、障碍采集件和边沿识别机构，所述障碍采集件被构造对所述检测装置采集的障碍物进行识别，并对所述障碍物进行提取；所述边沿识别机构被构造为对采集障碍物的边沿进行识别，并对障碍物中的障碍进行优化；所述障碍模型库被构造为存储各种障碍模型，并实时与所述边沿识别机构识别的数据进行对比，若识别的障碍与特定的障碍相同，则触发在对所述障碍模型的进一步的识别。

5.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述转动装置包括转动机构和感应机构，所述转动机构被构造为对所述跟随机构和所述检测装置的角度进行检测；所述感应机构被构造为对所述转动机构的转动的角度进行检测；所述转动机构包括转动座、转动驱动机构和转动构件，所述转动构件被构造为与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述驱动部被构造为与所述转动座驱动连接；所述转动座被构造为与所述检测装置和所述跟随装置连接。

6.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述预警装置包括预警机构和制动机构，所述制动机构被构造为基于所述预警机构的信号提示驾驶人员或者驾驶系统进行制动操作；所述预警机构被构造为识别所述检测装置、所述跟随装置和所述预估装置的数据，并触发预警信号。

7.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述处理装置包括处理机构和信号调理机构，所述信号调理机构被构造为对所述检测装载和所述感应装置的数据进行调理；所述处理机构被构造为基于所述信号调理机构的调理数据，触发对所述车辆前进过程的数据采集或处理；所述处理机构包括路径规划单元和判断单元，所述路径规划单元被构造为对所述车辆的移动路径进行规划；所述判断单元被构造为基于所述车辆位置的移动趋势进行判断，并调整所述检测装置的检测路径的角度。

8.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述预警机构包括使用车辆的行车道信息来定义警告区域，所述警告区域包括盲点警告，所述盲点警告被构造为对所述车辆的相邻的车道进行盲点预警；所述行车道信息包括行车道所在的行车道中的位置和与所述车辆行车道相邻的车道。

9.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述处理机构还被构造为接收检测装置或者所述跟随装置的检测图像数据并通过卷积堆栈处理图像以获得特征图；通过感兴趣区域网络处理特征图以获得特征参数；根据预先确定的模型置信度阈值，通过过滤块的滚动进行过滤，以获得最终的滚动方向；通过图像识别网络处理障碍物或者盲区，以获得障碍物或者盲区的预测图像识别序列。

10.如前述权利要求之一所述的一种可提供视野盲区视频的行车记录仪，其特征在于，所述盲点警告包括响应于警告区域的信息提供盲点警告，且所述警告区域被定义为小于提供对象信息的对象检测的检测区域。

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